Models.dev
Anomaly Co (OpenCode team) · Sonstiges
Models.dev ist eine kostenlose Open-Source-Datenbank, mit der Sie KI-Modelle, ihre Anbieter, Spezifikationen und Preise an einem Ort vergleichen. Sie sammelt Modelldaten, die sonst über ein Dutzend Anbieterseiten verstreut liegen, und liefert sie als durchsuchbare Tabelle und als öffentliche API für Modellpreise. Entwickler nutzen sie für den Vergleich von KI-Modellen, bevor sie sich für einen Anbieter entscheiden, und Tool-Entwickler holen dieselben Daten in Kostenrechner oder Modell-Router. Die Kurzfassung? Es ist ein Open-Source-Modellkatalog, den Sie kostenlos lesen, forken oder abfragen können.
Über Models.dev
Was ist Models.dev
Models.dev ist eine Open-Source-Datenbank mit Spezifikationen, Preisen und Fähigkeiten von KI-Modellen, betrieben vom Team hinter dem Coding-Agenten OpenCode und gehostet unter der Organisation Anomaly Co auf GitHub. Das Projekt existiert, weil es, wie das eigene README feststellt, keine einzige Datenbank gibt, die jedes verfügbare KI-Modell abdeckt. Also baute das Team eine und öffnete sie für Beiträge.
Die Datenbank beantwortet die häufigsten Fragen zu einem Modell: Was es pro Million Token kostet, wie groß sein Kontextfenster ist, welche Anbieter es bedienen und ob es Reasoning, Tool-Aufrufe oder strukturierte Ausgabe unterstützt. Sie enthält Spezifikationen von KI-Modellen, für die man sonst einen ganzen Nachmittag zwischen Tabs hin und her springen müsste. Alles liegt im Repository als TOML-Dateien, geordnet nach Anbieter und Modell, und speist sowohl die Website als auch die API.
Die größte Einschränkung ist die Aktualität. Weil der Katalog von der Community gepflegt und nicht von den Anbietern veröffentlicht wird, kann ein Anbieter Preise still ändern oder ein Modell aus dem Programm nehmen, lange bevor jemand den Eintrag aktualisiert. Behandeln Sie Models.dev als schnellen Ausgangspunkt und prüfen Sie alles Kritische an der Quelle.
Erste Schritte
- Öffnen Sie models.dev in einem beliebigen Browser. Kein Konto, keine Anmeldung, kein Abonnement nötig.
- Durchsuchen oder filtern Sie die Modelltabelle, um Kontextgröße, Preise und unterstützte Funktionen nebeneinander zu vergleichen.
- Klicken Sie auf ein Modell, um seine ID, die bedienenden Anbieter und seine Fähigkeitsmarkierungen zu sehen.
- Für die programmatische Nutzung laden Sie den Katalog mit
curl https://models.dev/api.jsonund lesen Sie das JSON in Ihrem eigenen Code. - Finden Sie einen falschen Preis oder ein fehlendes Modell, reichen Sie einen Pull Request gegen das GitHub-Repository ein.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Models.dev.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler
- Tool-Entwickler
- Technische Redakteure und Forscher
Aufgaben
- Modellvergleich
- Preisabfrage
- Datenintegration
Szenarien
- Die Wahl zwischen einem günstigen und einem Premium-Modell für eine Zusammenfassungsfunktion.
- Sorgfältige Prüfung, bevor die API eines neuen Anbieters übernommen wird.
- Eine interne Modellliste mit dem Gesamtmarkt synchron halten.
Wichtigste Funktionen
Eine Tabelle für alle Modelle
Models.dev listet Modelle in einer einzigen filterbaren Tabelle statt sie über Anbieterseiten zu verteilen, sodass Sie Namen, Anbieter, Kontextgrößen und Preise prüfen können, ohne die Seite zu verlassen. Wer Optionen mehrerer Labore abwägt, spart damit schon den größten Teil der Mühsal, die ein Vergleich früher bedeutete.
Eine öffentliche JSON-API
Die Daten dienen Maschinen ebenso wie Menschen. Ein Aufruf von https://models.dev/api.json liefert den ganzen Katalog als strukturiertes JSON, samt Preisen und Fähigkeitsmarkierungen, und getrennte Feeds wie models.json und catalog.json decken engere Bedürfnisse ab. Wenn Sie einen Router oder ein Kosten-Tool pflegen, können Sie nach Zeitplan abrufen und sich das Scraping sparen.
Anbieterunabhängige Modell-Metadaten
Der Feed models.json enthält Fakten über das Modell selbst, getrennt vom bedienenden Anbieter, etwa Veröffentlichungsdatum, Wissensstichtag und unterstützte Modalitäten. Diese Trennung zählt, wenn dasselbe zugrunde liegende Modell bei mehreren Anbietern auftaucht, die jeweils eigene Kontextgrenzen und Preise ansetzen.
Anbieter-Logos und IDs
Jeder Anbieter hat ein Logo, das als SVG unter einer vorhersehbaren URL bereitsteht, und Modelle nutzen das ID-Format des AI SDK. Direkt einsetzbare Bezeichner sorgen dafür, dass die Daten zu dem passen, was viele JavaScript- und TypeScript-Projekte bereits erwarten.
Open Source unter MIT
Der gesamte Datensatz ist öffentlich, unter MIT lizenziert und als lesbare TOML-Dateien gespeichert. Sie können ihn forken, auf die Anbieter kürzen, die Sie wirklich brauchen, oder eine eigene interne Kopie hinter einer Firewall betreiben. Kein Anbieter hält die Schlüssel.
Community-Beiträge
Weil die Daten in einem Repository liegen, folgen Korrekturen dem Pull-Request-Ablauf, den Entwickler bereits kennen. Finden Sie einen veralteten Preis oder ein fehlendes Modell, öffnen Sie einen PR, und die Datenbank verbessert sich, während sich der Markt bewegt.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Kostenlos zum Durchsuchen und Abfragen, ohne Konto oder Paywall.
- Strukturierte Daten und eine öffentliche API machen die Wiederverwendung in anderen Tools leicht.
- Open Source unter MIT, sodass Sie den Katalog einsehen, forken oder selbst hosten können.
- Verfolgt Preise, Kontextgrenzen und Fähigkeitsmarkierungen in einer vergleichbaren Tabelle.
- Anbieterunabhängige Metadaten trennen Modellfakten von den Bereitstellungsdetails.
Nachteile
- Community-gepflegte Einträge können bei einem schnellen Release-Tempo hinterherhinken, sodass Preise veraltet sein können.
- Keine Benchmark-Diagramme oder Beispielausgaben, das Tool sagt also nicht, welches Modell tatsächlich besser abschneidet.
- Die Abdeckung ist breit, aber nicht vollständig, und unbekannte Anbieter können fehlen.
- Die Genauigkeit hängt von den Beitragenden ab, kritische Zahlen brauchen also eine Prüfung an der Quelle.
Häufige Fragen
Es ist eine Referenz, um KI-Modelle, ihre Anbieter, Spezifikationen und Preise an einem Ort zu vergleichen. Entwickler nutzen sie, bevor sie einen Anbieter wählen oder eine API einbinden, und Tool-Entwickler holen die Daten in ihre eigene Software.
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